区域生长法matlab代码
时间: 2023-11-05 08:10:09 浏览: 31
以下是一个简单的区域生长算法的MATLAB代码:
```
function [labeled_img, num_regions] = region_growing(img, threshold)
% 获取图像大小
[nrows, ncols] = size(img);
% 初始化标签矩阵
labeled_img = zeros(nrows, ncols);
% 初始化区域数量
num_regions = 0;
% 遍历图像每一个像素
for i = 1:nrows
for j = 1:ncols
% 如果该像素还没有被标记
if labeled_img(i,j) == 0
% 增加区域数量
num_regions = num_regions + 1;
% 初始化种子点
seed_point = [i, j];
% 初始化区域列表
region_list = [seed_point];
% 遍历区域列表
while size(region_list, 1) ~= 0
% 获取当前像素
current_point = region_list(1,:);
% 将当前像素从区域列表中删除
region_list(1,:) = [];
% 标记当前像素
labeled_img(current_point(1), current_point(2)) = num_regions;
% 检查邻居像素是否可以加入区域
for x = (current_point(1)-1):(current_point(1)+1)
for y = (current_point(2)-1):(current_point(2)+1)
% 如果邻居像素在图像内
if x > 0 && x <= nrows && y > 0 && y <= ncols
% 如果邻居像素还没有被标记
if labeled_img(x,y) == 0
% 如果该像素与种子点的差异小于阈值
if abs(img(x,y) - img(seed_point(1),seed_point(2))) <= threshold
% 将该像素添加到区域列表中
region_list = [region_list; [x,y]];
% 标记该像素
labeled_img(x,y) = num_regions;
end
end
end
end
end
end
end
end
end
end
```
该算法的输入是一幅灰度图像和一个阈值,输出是一个标记了不同区域的图像和区域数量。该算法使用了种子点和邻域像素之间的差异作为生长标准。